Classement quotidien des tendances GitHub
Pourquoi nous recommandons cette compétence
Cette compétence met à jour quotidiennement les projets GitHub populaires, en collectant des données et en fournissant des recommandations uniques grâce à des recherches approfondies, afin de vous aider à appréhender avec précision les tendances technologiques.
Instructions
L'auteur a défini les instructions comme privées. Voici une brève description.
Description
Nous analysons la page de classement quotidien des tendances GitHub, effectuons des recherches documentaires sur chaque projet et générons un document Markdown standardisé contenant des recommandations pour les projets les plus populaires du jour.
Compétences associées
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ÉcrireRéécriture pour les tweets en anglais natif
Convertissez de courts textes dans n'importe quelle langue (chinois, anglais, japonais, etc. – ≤ 200 caractères) en 2 ou 3 variantes anglaises naturelles pour X/Twitter, en utilisant un langage familier et authentique ainsi que l'argot actuel de la génération Z (sans être désinvolte), chaque variante étant suivie d'un bref glossaire d'argot. Vous pourrez ainsi perfectionner votre expression tout en apprenant les dernières tendances anglaises – argot, expressions familières et autres subtilités non enseignées dans les manuels scolaires – directement issues du monde anglophone.
ÉcrireLes compétences de révision de Zeng Guofan
Réflexion matinale — Un dialogue de réflexion structuré quotidien. Il analyse le rapport de la veille, mène un entretien structuré en 4 questions, extrait les 3 priorités principales du jour et enregistre le résultat dans Obsidian. Méthodes de déclenchement : /morning-review, /morning-reflection, /review, « morning-reflection », « morning review », « good morning », « let's reflect », « start reflecting », « today's reflection », « review yesterday », « reflect on yesterday », « yesterday's reflection », « review ». Mode rapide pris en charge : /morning-review quick, /morning-reflection quick.
ÉcrireAIGC Rewriting Expert v6.0 (Réduction du plagiat et préservation de la qualité)
S’appuyant sur un système progressif en boucle fermée à trois niveaux (« contrôle des sources → correction du processus → vérification des résultats »), cette approche intègre la perspective holistique de l’écriture du « Triangle de Fer du Grand Cycle », le modèle à cinq sources pour le contrôle des sources, 10 méthodes de diagnostic d’empreintes textuelles par IA, des diagnostics détaillés tridimensionnels à sept sous-types, 13 techniques de transformation de phrases et 20 stratégies d’élimination des expressions clés générées par l’IA. Tout en respectant scrupuleusement les normes académiques et en préservant le sens original, elle réduit systématiquement les risques liés à la génération automatique de contenu par l’IA (AIGC) dans les articles scientifiques. Les services proposés incluent le diagnostic des risques AIGC du texte intégral ou de chapitres de l’article avant soumission, la réécriture guidée par un rapport, l’adaptation à la revue cible et la relecture finale avant soumission.
Classement quotidien des tendances GitHub
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